A Database Service Discovery Model for Mobile Agents
Notice bibliographique
Résumé
The number of services that will become available in distributed networks (in particular, on the Internet) is expected to grow enormously. Besides classical services such as those offered by printers, scanners, fax machines, and so on, more and more services will be available nowadays. Examples are information access via the Internet, music on demand, Web services, and services that use computational infrastructure that has been deployed within the network. Moreover, the concept of service in mobile agent systems, which will be described in this article, has come into prominence recently. The mobile agent model is a new distributed software development paradigm as compared to the traditional client-server model. Instead of calling operations on servers with some form of synchronization, the user passes on his or her goal to an agent that can migrate within the computational environment and knows how to handle it without being controlled. In brief, mobile agents are active, autonomous, intelligent objects that are able to move between locations in a so-called agent system. Mobile agents must interact with their hosts in order to use their services or to negotiate services with other agents (Song & Li, 2004). Discovering services for mobile agents comes from two considerations. First, the agents possess local knowledge of the network and have a limited functionality, since only agents of limited size and complexity can migrate efficiently in a network and have little overhead. Hence, specific services are required that aim at deploying mobile agents efficiently in the system and the network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».